本书将压缩感知理论与超宽带雷达技术相结合，以探地雷达和穿墙雷达为研究对象，解决超宽带雷达技术面临成像数据海量增加和成像质量不高的问题，具有很强的工程实际应用价值。本书研究内容丰富了超宽带雷达系统的数据处理手段，扩展了超宽带雷达系统的应用范围，对于提高超宽带雷达系统的应用能力具有重要的现实意义。本书注重理论与工程应用的结合，针对压缩感知理论在超宽带雷达应用上的几个热点和难点问题，给出了理论建模和求解方法。书中既有完整的理论模型，又有严谨的数学推导，并通过图文并茂的方式，给出了大量的仿真实例和详尽的结果分析。 本书既可作为从事雷达系统、微波遥感、信号与信息处理等相关工作的工程技术人员及雷达部队官兵的参考书，也可作为高等院校电子信息工程专业本科生和信息与通信工程专业研究生教材。

第1章 概论
1.1 引言
1.2 研究进展
1.2.1 超宽带探地雷达的发展
1.2.2 超宽带穿墙雷达的发展
1.2.3 压缩感知超宽带雷达成像技术的发展
1.3 本章小结
第2章 超宽带雷达成像与压缩感知基本理论
2.1 超宽带雷达成像方法
2.1.1 BP成像算法
2.1.2 成像过程中的时延修正
2.2 压缩感知基本理论
2.2.1 压缩感知信号模型
2.2.2 压缩感知问题的求解
2.3 本章小结
第3章 基于CS的探地雷达偏移成像算法
3.1 SFCW-GPR的系统结构及工作原理
3.2 传统SFCW-GPR后向投影偏移成像
3.2.1 后向投影偏移成像算法
3.2.2 后向投影偏移成像仿真结果
3.3 基于CS的SFCW-GPR偏移成像基本原理
3.3.1 基于CS的SFCW-GPR偏移成像模型
3.3.2 算法仿真与结果分析
3.4 强杂波环境下基于CS的SFCW-GPR偏移成像
3.4.1 非均匀采样的SFCW-GPR压缩感知成像模型
3.4.2 压缩采样子空间投影杂波抑制
3.4.3 实验仿真及结果分析
3.5 本章小结
第4章 贝叶斯CS的探地雷达偏移成像算法
4.1 BCS的基本原理
4.2 单任务贝叶斯压缩感知(ST-BCS)重构算法
4.2.1 分层BCS模型
4.2.2 ST-BCS成像实验结果及分析
4.3 多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)重构算法
4.3.1 MT-BCS模型
4.3.2 MT-BCS实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 基于CS的探地雷达衍射层析成像算法
5.1 传统双站式DT成像算法
5.2 基于CS的双站DT成像算法
5.2.1 DT成像与CS频率测量
5.2.2 数值结果
5.3 传统多站多视角式探地雷达DT成像算法
5.4 基于MT-BCS的多站多视角式DT成像算法
5.4.1 基于MT-BCS的DT成像方法
5.4.2 成像结果
5.5 本章小结
第6章 基于CS的穿墙雷达多径效应成像重建算法
6.1 基于CS的穿墙雷达成像算法
6.1.1 基于CS的穿墙雷达成像模型
6.1.2 算法仿真与结果分析
6.2 多径效应环境下的块稀疏重建算法
6.2.1 块稀疏信号分析
6.2.2 多径传输模型
6.2.3 多径场景中的块稀疏重建算法
6.2.4 静止目标仿真模型及实验结果分析
6.2.5 运动目标仿真模型及实验结果分析
6.3 墙体参数模糊场景下的块稀疏重建
6.3.1 墙体参数估计及成像模型
6.3.2 实验结果及分析
6.4 本章小结
第7章 基于CS的多通道穿墙雷达成像算法
7.1 多极化穿墙雷达目标回波信号模型
7.1.1 探测场景
7.1.2 测量数据的随机降采样处理
7.2 前向混合匹配追踪算法
7.3 基于NUFFT技术的SPGL1算法
7.3.1 BPDN
7.3.2 SPGLI
7.3.3 NUFFT
7.3.4 基于NUFFT技术的SPGL1算法
7.3.5 实验结果与对比分析
7.4 多视角穿墙雷达成像数据处理方法
7.4.1 多视角穿墙雷达目标回波信号模型
7.4.2 CSOMP算法
7.4.3 CSOMP算法性能分析
7.5 基于CV技术的CSOMP算法
7.5.1 CSOMP算法
7.5.2 仿真实验与结果分析
7.6 本章小结
第8章 基于CS的穿墙雷达stolt偏移成像算法
8.1 CS理论及数学模型
8.1.1 CS理论
8.1.2 数学模型
8.1.3 信号的稀疏表示
8.1.4 测量矩阵
8.1.5 重构算法
8.2 基于矩阵向量模型的穿墙雷达CS-stolt偏移算法及实验
8.2.1 CS-stolt偏移算法
8.2.2 实验结果分析与对比
8.3 基于近似观测的穿墙雷达CS-stolt偏移成像算法
8.3.1 算法原理
8.3.2 仿真结果分析与对比
8.4 本章小结
第9章 基于单比特压缩感知的穿墙雷达成像算法
9.1 单比特压缩感知理论
9.1.1 量化压缩感知
9.1.2 单比特压缩感知及一致性重构
9.1.3 解的存在性与稀疏性
9.2 压缩感知BP成像
9.2.1 脉冲穿墙雷达简介
9.2.2 脉冲穿墙雷达信号模型
9.2.3 脉冲穿墙雷达传统BP成像
9.2.4 仿真实验结果与分析
9.3 基于单比特压缩感知的单层稀疏成像
9.3.1 单比特压缩感知测量
9.3.2 单比特压缩感知重构
9.3.3 仿真实验结果与分析
9.4 脉冲穿墙雷达双层稀疏信号模型
9.5 增强型二进制迭代硬阈值算法
9.5.1 信号稀疏性
9.5.2 增强型二进制迭代硬阚值算法流程
9.5.3 仿真实验结果与分析
9.6 本章小结
第10章 MIMO穿墙雷达块稀疏成像方法
10.1 块稀疏信号
10.1.1 块稀疏信号模型
10.1.2 块正交匹配追踪算法
10.2 超宽带MIMO雷达的块稀疏信号模型
10.3 成像算法
10.3.1 融合的块正交匹配追踪算法
10.3.2 基于CF加权的成像方法
10.4 实测实验结果
10.5 本章小结
第11章 基于稀疏盲反卷积的穿墙雷达墙体参数估计
11.1 盲反卷积算法原理
11.2 基于稀疏盲反卷积的墙体参数估计
11.2.1 墙体回波卷积模型
11.2.2 基于